强化学习由浅入深

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第17天，一期目标90天

《伤寒杂病论》中“下利”的归类1.太阳篇的下利方子：①比较典型的就是葛根芩连汤证，葛根芩连汤证可以算到泄泻，也可以算到痢疾，虚冷一点的叫泄泻，比较热一点的叫痢疾。②比较偏到痢疾一点的是太阳篇的黄芩汤证，或者是少阳篇的大柴胡汤证。③四逆、白通、理中的下利都比较偏到泄泻。④厥阴篇的厥阴下利最代表性的是白头翁汤证。它的确是痢疾，不是泄泻，是肠子在发炎。⑤少阴病框架的下利——调畅少阳的气机，让肠胃功能恢复
最闪亮的那颗星_b02d·2023-12-18 00:13

基于人工智能 RL 算法的边缘服务器智能选择 模式研究

提出了一种基于人工智能深度强化学习算法的扩展性及智能性较高的智能选择模式。
Mindtechnist·2023-12-17 23:32

王树森深度强化学习 笔记

本笔记基于王树森的深度强化学习课程文章目录王树森深度强化学习笔记一、基础1.概率论2.名词3.ReturnUtU_tUt4.Action-ValueFunctionQπ(s,a)Q_\pi(s,a)Qπ
开longlong了吗？·2023-12-17 21:30

pytorch强化学习（1）——DQN&SARSA

实验环境python=3.10torch=2.1.1gym=0.26.2gym[classic_control]matplotlib=3.8.0numpy=1.26.2DQN代码首先是module.py代码，在这里定义了网络模型和DQN模型importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpclassNet(nn.Module):#构造只有一个隐含层的网络def
开longlong了吗？·2023-12-17 21:57

policy-gradient

p/217254982.https://zhuanlan.zhihu.com/p/75174892（尤其是这个，包括引入baseline，对应的正好是reward的normalization）基于值的强化学习算法的基本思想是根据当前的状态
Iverson_henry·2023-12-17 20:24

【伤寒强化学习训练】打卡第三十四天 一期90天

桂枝加附子汤‘太阳病，发汗，遂漏不止，其人恶风，小便难，四肢微急，难以屈伸者，桂枝加附子汤主之。阳气虚的人，发汗就会产生一种脱阳的状态，桂枝加附子汤：表阳虚的脱阳真武汤：真正到里阳虚生气伤肝，脸会发绿；肾虚的人，脸会发黑；吃了桂枝汤狂汗不止，冒冷汗，真的阳虚到底的人，桂枝汤就可以让他脱阳心阳不足的人，如果吃了很多生菜水果，可以用一点补心阳的药，再吃麻黄汤，不然胸口开始心悸汗的阳气是从血液来的，再分
A卐炏澬焚·2023-12-17 16:51

Appium —— 初识移动APP自动化测试框架Appium

说到移动APP自动化测试，代表性的测试框架非Appium莫属，从今天开始我们将从APP结构解析、Appium框架学习、安卓/iOS自动化测试实战、自动遍历回归测试、自动化测试平台及持续集成，多个维度一起由浅入深的学废
程序员油条·2023-12-17 11:23

MAAC算法总结

：MAAC注意力的演员评论家:Multi-Agent强化学习-知乎(zhihu.com)首先MAAC这个名字指代的是Multi-Actor-Attention-Critic，有一个Attention在里面
神奇的托尔巴拉德·2023-12-17 10:53

【深度强化学习】DQN, Double DQN, Dueling DQN

DQN更新方程Qθ(st,at)←Qθ(st,at)+α(rt+γmax⁡a′Qθ(st+1,a′)−Qθ(st,at))Q_\theta(s_t,a_t)\leftarrowQ_\theta(s_t,a_t)+\alpha\left(r_t+\gamma\red{\max_{a'}Q_\theta(s_{t+1},a')}-Q_{\theta}(s_t,a_t)\right)Qθ(st,at)←
x66ccff·2023-12-17 09:36

强化学习（三）-策略梯度优化policy Gradient

直接优化策略梯度而不是优化Q函数来指导agent做决策1基本概率策略policy:π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)状态价值函数Vπ(st)=EA[Qπ(st,A)]V_\pi(s_t)=E_A[Q_\pi(s_t,A)]Vπ(st)=EA[Qπ(st,A)]Vπ(st)=∑aπ(a∣s)∗Qπ(st,A)V_\pi(s_t)=\sum_a\pi(a|s)*Q_\pi(s_t,A)Vπ(st
晚点吧·2023-12-17 08:36

强化学习（四）- Advantage Actor-Critic 及贝尔曼方程推导（A2C）

0概览AdvantageActor-Critic主要在于Q函数的计算，其中baselineb选择为状态价值函数，使用神经网络代替Vπ(s,w)V_\pi(s,w)Vπ(s,w)Q函数使用贝尔曼方程来近似Qπ(s,A)=rt+γVπ(st+1)Q_\pi(s,A)=r_t+\gammaV_\pi(s_{t+1})Qπ(s,A)=rt+γVπ(st+1)其中Advantage体现在Qπ(s,A)−Vπ
晚点吧·2023-12-17 08:32

消息队列(MQ)

下面我们以这个本质作为根，一起由浅入深地聊聊MQ。01从MQ的本质说起将MQ掰开了揉碎了来看，都是「一发一存一消费」，再直白点就是一个「转发器」。
荒~·2023-12-17 06:11

强化学习douzero模型伪代码

文章目录伪代码中文逻辑算法1Douzero的Actor过程算法2Douzero的Learner过程伪代码中文逻辑算法1Douzero的Actor过程Input:对于每一次entry,共享bufferBL,BU,BDB_L,B_U,B_DBL,BU,BD有B个entries,size为SSS,探索超参数为ϵ\epsilonϵ,折扣为γ\gammaγ初始化本地Q-networksQL,QU,QDQ_L
Mystery_zero·2023-12-17 03:35

RLlib七：github上的代码示例

如果没有注意力，强化学习代理只能“看到”最后一个观察结果，而不是
星行夜空·2023-12-17 02:01

《论教养》文本解读

由形而神，由浅入深。就中学生而言，其思维往往停留于感性层面，对记叙文的理解尚可说出一二，涉及议论文往往知难而退，以其理性缺失也。
道之可道·2023-12-17 01:41

【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数

文章目录一、强化学习问题1、交互的对象2、强化学习的基本要素3、策略（Policy）4、马尔可夫决策过程5、强化学习的目标函数1.总回报（Return）2.折扣回报（DiscountedReturn）a
QomolangmaH·2023-12-17 01:35

最强开源大模型？Llama 2论文解读

标题简介模型预训练预训练设置硬件资源与碳排放模型评估模型微调有监督微调基于人工反馈的强化学习（RLHF）人类偏好数据的收集奖励模型迭代微调过程多轮对话控制RLHF结果模型回答的安全性  一直以来，Llama
长白山下大绵羊·2023-12-16 13:52

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于乐观行动-评判深度强化学习的含氢综合能源系统低碳经济调度》

这个标题涉及到基于乐观行动的深度强化学习在含氢综合能源系统低碳经济调度方面的评判。
电网论文源程序·2023-12-16 12:56

一张空白语文试卷告诉你：如何写好看图写话

当我认真的剖析完一份语文试卷的时候，才意识到什么叫环环相扣，从词到句，再到结构，细节描写，修饰润色……一步步由浅入深，每一题都在明明白白告诉你如何写好你的小作文。
第九课夜色·2023-12-16 07:43

强化学习笔记12/12

学习工具：python+chatGPT强化学习的一些关键概念：智能体（Agent）：智能体是与环境交互的实体。它可以是一个虚拟的角色，例如视频游戏中的玩家，或者是一个物理机器人。
sinat_36651044·2023-12-16 01:54

阿里技术官手写Docker学习笔记就这？也就是让我五体投地的水平罢了

学习docker与其他技术是一样的，从基础出发，由浅入深，熟练掌握docker，
写代码的珏秒秒·2023-12-16 00:51

AlphaGo Zero学习一

1）算法上是自对弈强化学习，完全从随机落子开始，不用人类棋谱，之前使用了大量棋谱学习人类的下棋风格作为开局的起始。2）数据结构上，只有黑子白子两种状态，之前包含这个点的
ericblue·2023-12-16 00:26

学习深度强化学习---第1部分----RL介绍、基本模型、Gym介绍

文章目录1.1节强化学习简介1.2节强化学习的模型1.3节Gym介绍视频所在地址：深度强化学习的理论与实践经典的强化学习有三种：1、基于动态规划的强化学习、2、基于蒙特卡洛算法的强化学习、3、基于时序差分的强化学习
饿了就干饭·2023-12-16 00:41

学习深度强化学习---第3部分----RL蒙特卡罗相关算法

文章目录3.1节蒙特卡罗法简介3.2节蒙特卡罗策略评估3.3节蒙特卡罗强化学习3.4节异策略蒙特卡罗法本部分视频所在地址：深度强化学习的理论与实践3.1节蒙特卡罗法简介在其他学科中的蒙特卡罗法是一种抽样的方法
饿了就干饭·2023-12-16 00:11

学习深度强化学习---第2部分----RL动态规划相关算法

文章目录2.1节动态规划简介2.2节值函数与贝尔曼方程2.3节策略评估2.4节策略改进2.5节最优值函数与最优策略2.6节值迭代与策略迭代2.7节动态规划求解最优策略本部分视频所在地址：深度强化学习的理论与实践
饿了就干饭·2023-12-16 00:06

《墨菲定律》读书笔记

海量阅读，去伪存真，找到适合自己的点，并以强化学习，终究会变成自己的知识，找到努力的方向。这本书相对来说，内容比较多，也比较杂，有讲成功学、职场行为学、生存竞争法则、人际关系学、经济学、决策学
Yukigogo·2023-12-15 23:37

神秘的【Q*项目】强化学习算法： Q学习：用于学习最佳行动策略。 深度Q网络（DQN）：结合深度学习和强化学习。

强化学习概述强化学习是一种机器学习方法，它使得智能体（agent）能够在环境中通过试错来学习如何达成目标。在强化学习中，智能体根据其观察到的环境状态，选择行动，然后接收环境给出的奖励或惩罚。
小黄人软件·2023-12-15 22:35

土窝里，飞出金凤凰（七）

由浅入深，循序渐进，透彻，明了。孕桥坐在小马扎上，端端正正，聚精会神地记歌词，领会曲拍。心里羡慕指导员的音乐，
苦尽甘来笑灿烂·2023-12-15 21:02

RL_第二章学习笔记

Part-one:TabularSolutionMethodsSecondchapter:多臂老虎机(Multi-armedBandits)强化学习与其他学习方式区分的最重要特
Mr Humor·2023-12-15 21:53

了解第二部分多武装匪徒的强化学习手

系列的链接：(Series’Links:)Introduction介绍Multi-ArmedBandits|Notebook多臂土匪|笔记本ThisisthesecondentryofaseriesonReinforcementLearning,whereweexploreanddeveloptheideasbehindlearningonaninteractivescenario.Onthepr
weixin_26738395·2023-12-15 21:51

AI学习笔记之——多臂老虎机(Multi-armed bandit)问题

上一篇文章简要介绍了一下强化学习，强化学习是一个非常庞大的体系，与监督学习和非监督学习相比，其广度和深度都大的多，涉及到很多经典的决策算法，对统计学知识有很高的依赖。
weixin_33962923·2023-12-15 21:21

强化学习笔记------第一章----强化学习概述（超详细）

强化学习讨论的问题是一个智能体（agent）怎么在一个复杂不确定的环境（environment）里面去极大化他能获得的奖励。首先，我们可以把强化学习和监督学习做一个对比。
深度睡眠小能手·2023-12-15 21:49

强化学习笔记5：learning&planning， exploration&exploitation

在强化学习中，环境初始时是未知的，agent不知道环境如何工作，agent通过不断地与环境交互，逐渐改进策略。
UQI-LIUWJ·2023-12-15 21:48

强化学习RL学习笔记2-概述（2）

强化学习笔记专栏传送上一篇：强化学习RL学习笔记1-概述（1）下一篇：强化学习RL学习笔记3-gym了解与coding实践目录强化学习笔记专栏传送前言MajorComponentsofanRLAgent
liaojq2020·2023-12-15 21:48

强化学习读书笔记

目录Chapter1Introduction强化学习定义监督/非监督/强化学习挑战关键特征组成Chapter2Multi-armedBandits评价型反馈和指导型反馈Ak-armedBanditProblemIncrementalImplementationChapter3FiniteMarkovDecisionProcessesAgent-EnvironmentReturnsandEpisod
一口大怪兽·2023-12-15 21:43

【强化学习-读书笔记】多臂赌博机 Multi-armed bandit

参考ReinforcementLearning,SecondEditionAnIntroductionByRichardS.SuttonandAndrewG.Barto强化学习与监督学习强化学习与其他机器学习方法最大的不同
x66ccff·2023-12-15 20:38

面试官在“逗”你系列：不借助第三变量交换两个变量值的方案你有几种？

如果你只知道一种方案，请你认真看下去...如果你知道两种方案，那么你可以来了解更多方案了...一、最简单的实现-最初的记忆让我们由浅入深，来了解交换变量值的最简单、最初的解决方案：借
胡哥有话说·2023-12-15 20:06

CMBAC算法总结

Sample-EfficientReinforcementLearningviaConservativeModel-BasedActor-Critic参考文章：【AAAI2022】一种样本高效的基于模型的保守actor-critic算法-知乎(zhihu.com)论文作者：MIRALab，王杰教授组基于模型的强化学习算法旨在学习环境模型
神奇的托尔巴拉德·2023-12-15 17:41

【深度学习】强化学习（四）强化学习的值函数

文章目录一、强化学习问题1、交互的对象2、强化学习的基本要素3、策略（Policy）4、马尔可夫决策过程5、强化学习的目标函数6、值函数1.状态值函数（StateValueFunction）a.状态值函数的定义
QomolangmaH·2023-12-15 16:42

强化学习基础篇（十五）蒙特卡洛预测

强化学习基础篇（十五）蒙特卡洛预测1、Model-free方法通过贝尔曼方程求解最优策略有3种基本方法：动态规划法、蒙特卡洛法和时间差分法。
Jabes·2023-12-15 08:50

【EMNLP 2023】面向Stable Diffusion的自动Prompt工程算法

BeautifulPrompt通过对低质量和高质量的提示进行微调，并进一步提出了一种基于强化学习和视觉信号反馈的技术，以最大化生成提示的奖励值。论文：Tingfen
阿里云大数据AI技术·2023-12-15 06:40

python爬虫开发与项目实战pdf_Python爬虫开发与项目实战PDF高清文档下载

主要特点：由浅入深，从Python和Web前端基础开始讲起，逐步加深难度，层层递进。内容详实，从静态网站
weixin_39526872·2023-12-15 06:33

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主要特点：由浅入深，从Python和Web前端基础开始讲起，逐步加深难度，层层递进。内容详实，从静态网站
weixin_39849671·2023-12-15 06:33

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主要特点：由浅入深，从Python和Web前端基础开始讲起，逐步加深难度，层层递进。内容详实，从静态网站
weixin_39947314·2023-12-15 06:33

LLM之Prompt（三）| XoT：使用强化学习和蒙特卡罗树搜索将外部知识注入Prompt中，性能超过CoT，ToT和GoT

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.04254.pdf一、当前Prompt技术的局限性LLM使用自然语言Prompt可以将复杂的问题分解为更易于管理的“thought”可以回复用户的问题。然而，大多数现有的Prompt技术都有局限性：输入输出（IO）Prompt：仅适用于具有单步解决方案的简单问题，它缺乏灵活性；思维链（CoT）：能够解决多步问题，但仅限于线性思维结构，
wshzd·2023-12-15 05:16

年纪大了怕痴呆？你必须要看完，老年人两种饮食习惯，预防痴呆症

实际上，在大家确定一个人得了阿尔茨海默病之前，已经有很多真相，这有一个由浅入深的全过程。老年痴呆症相当于3型糖尿病患者，胰岛素抵抗很重要。
前烈之光·2023-12-15 02:46

7天《阅读行动营》学习打卡

不但能强化学习的效果，同时能够将学习到的知识迁移实践运用，从而达到个人的不断提升。3.开拓创新思维，一个故事在一千个场合，讲成一千个故事是一种了不起的能力。
内外丰盛的真真·2023-12-15 02:35

论文精读与思考：深度强化学习的组合优化研究进展

论文基本信息作者：李凯文、张涛、王锐等作者单位：国防科技大学期刊：自动化学报时间：2021年11月组合优化问题链接：基于深度强化学习的组合优化研究进展(aas.net.cn)1组合优化问题概述1.1定义一类在离散状态下求极值的最优化问题
灰灰嗷·2023-12-14 23:47

30 张图解 HTTP 常见的面试题

前言在面试过程中，HTTP被提问的概率还是比较高的我搜集了5大类HTTP面试常问的题目，同时这5大类题跟HTTP的发展和演变关联性是比较大的，通过问答+图解的形式由浅入深的方式帮助大家进一步的学习和理解
df007df·2023-12-14 21:49

【深度学习】强化学习（一）强化学习定义

文章目录一、强化学习问题1、交互的对象1.智能体（Agent）2.环境（Environment）2、强化学习的基本要素1.状态2.动作3.策略(|)4.状态转移概率(′|,)5.即时奖励(,,′)3、策略
QomolangmaH·2023-12-14 19:11
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